高斯新分布，又称高斯分布或正态分布，是一种在自然科学和社会科学中非常常见的概率分布模型。它描述了随机变量在一定范围内的分布情况，该分布在数理统计中占据基础且核心的地位。在高斯新分布中，数据通常以中心趋势呈现，两侧向两端逐渐减少，形成所谓的钟形曲线。
文章中提到的“高斯新分布数学模型”可以描述正态分布和偏斜分布，表明该模型具有较强的通用性。正态分布的特点是关于平均值对称分布，而偏斜分布则在对称的基础上加入了不对称的因素。为了描述这种不对称性，文章引入了“左期望差”和“右期望差”的概念。这两个概念是高斯新分布领域中的新提法，分别代表了期望值左侧和右侧的概率密度函数相对于期望值的差异。
在计算机领域，对于正态分布的区间概率计算已经有一套成熟的计算方法和相应的计算函数。然而，对于偏斜分布而言，尤其是在左右期望差的计算上，这一功能在传统的计算机计算函数中是缺失的。这为研究者提供了新的研究方向，即如何在计算机上实现偏斜分布任意区间的概率计算。
文章利用Excel，作为一种广泛使用的电子表格工具，展示了如何计算偏斜分布任意区间的概率。作者通过实例进行演算，详细介绍了在Excel中进行此类计算的具体步骤和方法。这一实践工作不仅演示了Excel在处理统计问题上的便捷性，更为后续设计和实现期望差、左期望差、右期望差的计算函数提供了理论依据。
孔建新的研究工作显示，在Excel中使用常规方法，以期望值为分界线，分别计算偏斜分布左右两边任意区间的概率，并通过演算和统计实践，验证了Excel在计算偏斜分布任意区间概率的简便快捷性。这一方法可以应用在多种实际问题中，尤其是那些需要处理非对称分布数据的场合。
此外，文章提到的“局部建模”是统计学中的一个概念，指通过对数据进行局部的建模来降低整体统计误差。这一方法进一步强化了高斯新分布模型在统计误差分析中的作用，并对其他统计模型的应用产生了指导意义。
通过这篇文章，我们可以了解到高斯新分布不仅在理论上有所突破，在实际应用，特别是借助于电子表格软件Excel的应用方面，也呈现出新的研究途径和成果。这对于统计学、概率论以及相关领域的研究与教学具有重要的参考价值，也进一步拓展了高斯新分布的应用范围。
